基于神经网络的多传感器数据融合

当前，多传感器技术是研究热点。通过不同功能，不同精度，不同位置的传感器，可以对所需要的被测量进行多方位多角度的测量。但是，目前对于多传感器所测的数据还没有一种通用的行之有效的处理思想。借用模糊控制策略，与改进的BP神经网络算法结合对其进行数据融合。在仿真中取得了比已往算法更高的精度，控制策略制定准确、可靠。是一种较有潜力的多传感器数据融合方法。     

多传感器数据融合技术概述

多传感器数据融合技术是一门新兴前沿技术。近年来,多传感器数据融合技术已受到广泛关注,它的理论和方法已被应用到许多研究领域。介绍多传感器数据融合的基本原理和过程,重点介绍多传感器数据融合的三个层次并对三个层次进行比较,最后论述数据融合技术的发展趋势。     

多传感器数据融合研究

数据融合技术又称多传感器数据融合或分布式传感,即对多类多源和多平台传感器数据进行组合,提供有关空间信息综合态势的一种数据处理技术。数据融合可分为：信号级数据融合、像素级数据融合、特征级数据融合和符号级数据融合。本文讨论了红外图像、可见光图像、多谱图像、雷达图像等的数据融合问题以及各级数据融合的方法。     

多传感器数据融合浅析

近十几年以来，多传感器数据融合技术已爱到广泛的关注，它的和方法已被应用到许多研究领域，本文主要阐述数据融合技术在Ｃ＾３Ｉ中的应用，首先介绍了多传感器数据融合的基本概念，进而以国内外发表的文献为例说明了数据融合技术已取得的进展，最后对数据融合技术进行了展望，并提出了我们的对策。     

基于多传感器数据融合的故障诊断技术

提出了一种基于多传感器数据融合的故障诊断系统框架 ,给出了故障诊断融合技术的详细算法和提高系统柔性与开放性的方法 ,以及与其他故障诊断方法相融合的方法与算法 .提出的基于多传感器数据的故障诊断融合技术具有较好的实时性、柔性与开放性 .检测、控制与多传感器故障诊断相融合可使系统在不增加设备投资的前提下改善系统的性能     

多传感器数据融合技术综述

介绍数据融合技术发展历史与研究现状,描述数据融合技术的几种典型实现方法,给出数据融合技术的主要应用,最后,对数据融合技术研究中存在的问题和发展前景进行了论述.     

基于可信度小波神经网络的多传感器数据融合方法

针对传感器数据的多样性, 提出一种基于小波和神经网络数据融合的改进方法. 首先, 对传感器数据进行预处理; 然后, 用小波和BP神经网络相结合的方法优化数据; 最后, 利用计算传感器可信度对数据进行融合. 传感器数据融合效果对比实验结果表明, 该算法针对数据预处理和数据融合的稳定性和有效性均较好, 融合结果的离散程度优于加权数据融合和Kalman数据融合等方法.     

基于可信度小波神经网络的多传感器数据融合方法

针对传感器数据的多样性, 提出一种基于小波和神经网络数据融合的改进方法. 首先, 对传感器数据进行预处理; 然后, 用小波和BP神经网络相结合的方法优化数据; 最后, 利用计算传感器可信度对数据进行融合. 传感器数据融合效果对比实验结果表明, 该算法针对数据预处理和数据融合的稳定性和有效性均较好, 融合结果的离散程度优于加权数据融合和Kalman数据融合等方法.     

多传感器数据融合与航迹预测的模型设计

文中建立了功能完整的多传感器数据融合模型,使用最邻近数据关联(NNDA)算法提取目标航迹,采用三次样条插值实现时间配准,并将传感器性能作为权重应用到航迹对的融合中,使用加权平均的方法融合航迹对.引用回声状态网络(ESN)技术实现航迹的预测.基于雷达数据在不同运动场景中测试模型性能,对于匀速直线运动和机动转弯的目标,模型具有较高的跟踪和预测精度.     

基于多传感器数据融合的故障诊断技术

提出了一种基于多传感器数据融合的故障诊断系统框架,给出了故障诊断融合技术的详细算法和提高系统柔性与开放性的方法,以及与其他故障诊断方法相融合的方法与算法,提出的基于多传感器数据的故障诊断融合技术具有较好的实时性、柔性与开放性,检测、控制与多传感器故障诊断相融合可使系统在不增加设备投资的前提下改善系统的性能。     

改进的BP算法在多传感器数据融合中的应用

采用了基于小波神经网络的BP权值平衡改进算法,构造小波神经网络并训练以改变BP网络权值.根据多传感器特征级数据融合模型,并结合该权值平衡算法,使测量到的数据进行基于特征级的融合,并将该数据融合结果提供给决策级判断,从而得出理想的判定效果.仿真结果表明,该数据融合算法避免了BP权值平衡算法的缺点,不仅提高了学习的速度,而且具有更高的计算精度.     

基于神经网络的多传感器信息融合技术在移动机器人中的应用

基于模糊神经网络的多传感器信息融合,提出了一种简单、有效的分区算法来确定障碍物的距离和方位。采用BP神经网络对障碍物环境进行分类以及模式识别,为移动机器人的导航和避障提供了一种有效的方法。     

基于信息融合的火灾预警系统设计研究

针对目前火灾越来越严重威胁社会和人身安全但却没有有效的预警和更好的防范火灾的方案问题,本论文提出了一种可以实现基于融合多个传感器信息的火情预警系统的设计方案,该方案改善了火情预警参数单一、功能简单的缺点,通过多个传感器融合,在火灾发生时判断火灾趋势,做到及时的火灾判断预警。     

基于多传感器融合的路面车辆检测

为了高效地检测路面车辆目标,提出了一种基于毫米波雷达及视觉传感器融合的车辆检测方法.采用了底层的数据融合策略.在雷达数据通道,利用霍夫变换及切比雪夫定理排除非路面车辆目标点,生成稀疏概率图.在图像数据通道,结合稀疏概率图与图像底层特征,建立视觉显著模型并生成车辆显著图像.在显著图上利用过分割方法快速定位路面车辆的位置.本方法在结构化道路下进行了大量实验,结果表明:本方法有效的克服了基于视觉传感器的车辆检测方法对光照敏感的缺陷,相比于基于单一传感器的车辆检测方法,本文方法具有更高的精确度和鲁棒性.     

基于Cortex-M3和多传感器数据融合的咪表系统设计

针对目前咪表停车收费系统管理难和收费乱的问题,基于ARM Cortex-M3处理器提出一种运用多传感器融合技术检测车位状态的智能咪表管理系统的设计方案.阐述了系统的组成、工作原理和软硬件设计,并对设计方案进行实验验证.实验结果表明:系统的车辆检测精度较高,运行稳定,基本满足路边停车收费的要求.     

含状态约束的分布式多传感器数据融合

从理论上研究了含状态约束的分布式多传感器数据融合中的状态估计问题．在单传感器Kalman滤波方程和无约束的分布式融合算法的基础上,考虑状态等式约束条件,提出了一种新的含状态约束的分布式融合估计算法,指出并证明了该融合估计所具有的数学性质．     

多传感器信息融合的智能故障诊断

针对传统故障诊断方法只利用单一参数对复杂系统进行诊断具有信息不完备和不确定性的问题,提出了一种基于PCA和D-S证据理论的多传感器信息融合故障诊断方法.该方法基于PCA对信息融合的多维数据进行降维处理,并利用证据理论实现对非精确信息的正确推理,解决了信息融合数据的组合爆炸问题,从而得到精确的诊断结果.将该方法应用于火电机组的汽包锅炉给水控制系统故障诊断中,实现了对控制系统中主要参数的故障检测,有效提高了控制系统工作的可靠性.     

基于多传感器信息融合的智能仪表研究

针对智能仪表多传感器系统中存在的信息处理复杂、不可靠等问题,提出了利用智能仪表中的多传感器信息资源,融合多传感器信息,提高智能仪表检测精度和可靠性的方法。结合矿井瓦斯监测、井下煤的自燃监测等实例,介绍了智能仪表中多传感器信息融合的模式,以及智能仪表研究设计中应注意的问题。将多传感器信息融合技术应用于智能仪表之中,可大大提高智能仪器仪表的精度、可靠性和容错能力。